In dieser Session wurden die Bedeutung und das Potenzial einer effektiven Auswertung und Bereitstellung von Daten zur Krisenvorsorge und -bewältigung diskutiert. Im Fokus stand die Frage, wie Daten bestmöglich von Anwender*innen genutzt und ihnen zugänglich gemacht werden können. Hierzu wurden Lösungen, Erfahrungen und Erfolge aus aktuellen Forschungsprojekten vorgestellt. Auch mögliche Schnittstellen und das Potenzial der Einbindung bestehender Datenräume und Initiativen wurden diskutiert.

Der Moderator der Session, Dr. Tobias Leismann (Fraunhofer EMI) stellte in seinem Impulsvortrag die Ansätze aus dem Projekt „Heuristische Resilienzanalysen für Kommunen mittels Datenraumfunktionalitäten“ (HERAKLION) vor. Zudem gab er eine Einführung zu Datenräumen (Daten verschiedenster Quellen, wie z.B. Wetterdaten, Stadtmodelle, Verkehrsdaten oder Forschungsdaten) und ihren Potenzialen zur Datennutzung im Bereich des Bevölkerungsschutzes.

In den anschließenden Kurzimpulsen wurden konkrete Projektergebnisse bzw. Krisenerfahrungen vorgestellt. So berichtete Prof. Ingo Timm (DFKI) insbesondere über seine Erfahrungen aus dem Projekt „Cockpit für regionales Pandemie-Management mit agentenbasierter Sozialsimulation“ (AScore). Hier wurden während der Corona-Pandemie Simulationen zu Wechselwirkungen zwischen konkreten Maßnahmen, wie z. B. dem Wechselbetrieb in Schulen, und dem Pandemieverlauf durchgeführt. Parallel erfolgte seitens des Projekts auch eine beratende Mitarbeit in einem kommunalen Krisenstab. So konnte bereits in der Projektphase gezeigt werden, dass belastbare Daten die Kommunen bei der Entscheidungsfindung unterstützen können.

Bernd Mutter (Stadt Freiburg) berichtete über das Projekt „DATEN:RAUM:Freiburg“. Durch die Schaffung übergreifender Datenräume können Kommunen Daten besser nutzen und neue Anwendungsbereiche erschließen.

Eine kontinuierliche Datenerfassung und -auswertung kann auch direkt zur Krisenprävention eingesetzt werden. Prof. Markus Quirmbach (HS Ruhr-West) stellte das Projekt „Warnsystem vor Starkregen und urbanen Sturzfluten“ (KIWaSuS) vor. Hier wird ein KI-basiertes System zur kleinräumigen Warnung bei Starkregen und urbanen Sturzfluten erarbeitet, für das unterschiedliche Daten, wie Wetterbeobachtung, Zustandsdaten des Entwässerungssystems usw. zusammengeführt und ausgewertet werden.

Einen anderen Bereich der Datenerfassung berücksichtigt das Projekt „Bewältigung Psychosozialer Lagen in Krisen und Katastrophen“ (PsychoKat), im Rahmen dessen ein psychosoziales Lagebild erstellt wird. Daniela Stelzmann (FU Berlin) erläuterte die Wichtigkeit einer kontinuierlichen Datenerfassung. Nur so ist es möglich, während einer Krise Änderungen und Entwicklungen in der Bevölkerung, z. B. zur Risikowahrnehmung oder Ängsten zu erfassen. Hier gilt es, heterogene Datenräume zu erschließen und Metadaten sowie Soziale Medien auszuwerten.

Die anschließende Diskussion zeigte, dass in allen Bereichen der Krisenvorsorge und -bewältigung eine kontinuierliche Datenerhebung und -auswertung benötigt wird. Insbesondere KI-Anwendungen erfordern aktuelle und verlässliche Daten. Um Fehleinschätzungen zu vermeiden, ist es dabei jedoch auch erforderlich, die Sinnhaftigkeit und die Gültigkeit von Daten zu prüfen, z. B., wenn aktuelle Ereignisse, wie Katastrophen oder Kriegsereignisse, die Datenlage sehr schnell und massiv verändern.

Vorträge

Zurück zur Programmübersicht